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TinyLlama-1.1B-intermediate-step-955k-token-2T

探讨紧凑型1.1B参数模型的高效预训练

TinyLlama项目目标是在3万亿标记上预训练一个具备1.1B参数的Llama模型。通过优化技术,该项目可在90天内使用16个A100-40G GPU完成训练。采用与Llama 2相同的架构和分词器,确保与其他开源项目的兼容性。TinyLlama的紧凑设计适合计算和内存受限的应用。该项目于2023年9月1日启动,计划在2023年12月1日前完成,并会逐步发布中间检查点。详细信息请查看TinyLlama GitHub页面。

TinyLlama-1.1B-Chat-v0.3 - 轻量级高性能AI聊天助手 基于3万亿token训练
GithubHuggingfaceTinyLlama大语言模型对话模型开源项目模型预训练
TinyLlama-1.1B-Chat-v0.3是一个基于Llama 2架构的轻量级开源语言模型,使用1.1B参数在3万亿tokens上预训练。模型采用OpenAssistant数据集微调,支持chatml格式,具有部署灵活、资源占用少等特点。TinyLlama保持了与Llama生态系统的兼容性,同时适用于计算资源受限的场景,为AI聊天应用提供了一个高效实用的解决方案。
TinyLlama-1.1B-Chat-v0.6 - 基于Llama 2架构的轻量级开源聊天模型
GithubHuggingfaceTinyLlama人工智能开源项目模型聊天机器人语言模型预训练
TinyLlama-1.1B-Chat-v0.6是基于Llama 2架构的轻量级开源聊天模型。该模型在3万亿个token上预训练,仅有11亿参数,可与多种Llama项目兼容。它利用UltraChat数据集微调,并通过DPOTrainer在UltraFeedback数据集上对齐,平衡了性能和灵活性。TinyLlama适用于计算和内存资源受限的应用场景,为开发者提供了高效的集成选择。
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0 - 基于Llama 2架构的轻量级对话模型
AI模型GithubHuggingfaceTinyLlama开源项目模型聊天机器人自然语言处理
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0是一个基于Llama 2架构的轻量级对话模型,仅有1.1B参数。该模型在3万亿tokens上预训练,并通过UltraChat数据集微调和DPO训练实现对齐。它采用与Llama 2相同的架构和分词器,易于集成到现有Llama项目中。其紧凑设计使其适用于计算和内存资源受限的应用场景。
tinyllama-15M - 基于TinyStories数据集训练的15M参数轻量级语言模型
GithubHuggingfaceLlama 2TinyStories人工智能开源项目模型模型训练深度学习
基于Llama 2架构开发的轻量级语言模型,具备15M参数规模,通过TinyStories数据集完成训练。模型源自karpathy的tinyllamas项目,并进行了格式转换。相关技术细节和使用方法可参考llama2.c项目文档,适合作为研究小型语言模型的参考实现。
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-GGUF - TinyLlama 轻量级语言模型的量化优化版
GGUFGithubHuggingfaceTinyLlamallama.cpp大语言模型开源项目模型量化
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-GGUF是经量化处理的轻量级语言模型,提供多种量化方法和文件大小。支持CPU和GPU推理,兼容多种客户端和库。适用于资源受限环境,在保持性能的同时显著缩小模型体积。用户可根据需求选择量化版本,平衡模型大小和质量。
Llama-2-7b-hf - Meta开发的开源语言模型 支持多种参数规模和商业应用
GithubHuggingfaceLlama 2人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理预训练模型
Llama-2-7b-hf是Meta推出的开源大型语言模型之一,采用优化的Transformer架构。该模型经过2万亿token预训练,拥有70亿参数,支持4k上下文长度。Llama 2系列提供预训练和微调版本,可用于多种自然语言生成任务。在多项基准测试中表现优异,并支持商业应用,是一个功能强大的开源AI工具。
llama2_xs_460M_experimental - 了解LLaMA与LLaMa 2的小型实验版本及其精简模型参数
GithubHuggingfaceLLaMa 2MMLUTokenization大模型开源开源项目模型
项目呈现Meta AI的LLaMA与LLaMa 2开源重现版本,并采用缩小的模型参数:llama1_s为1.8B,llama2_xs为460M。训练基于RedPajama数据集,使用GPT2Tokenizer分词,支持通过HuggingFace Transformers库直接加载以及文本生成。模型在MMLU任务中表现评估,其中llama2_xs_460M在0-shot和5-shot中分别得21.13和26.39的分数。
llama-3-8b-Instruct - 开源大模型训练工具实现显著提速与内存优化
GithubHuggingfaceLlama-3内存优化开源项目性能优化模型模型微调深度学习
基于4bit量化技术的开源大语言模型训练工具,为Mistral、Gemma、Llama等主流模型提供优化方案。项目通过技术创新实现训练速度提升2-5倍,内存占用降低70%。支持GGUF格式导出和Hugging Face部署,提供多个免费Colab训练环境,降低了模型训练的硬件门槛。
Llama-2-7b-hf - Meta开发的Llama 2开源大语言模型系列
GithubHuggingfaceLlama 2人工智能元宇宙大语言模型开源项目模型自然语言处理
Llama 2是Meta开发的开源大语言模型系列,包含7B、13B和70B三种参数规模。模型采用优化的Transformer架构,支持4k上下文长度,适用于对话等多种自然语言任务。Llama 2在多项基准测试中表现优异,提供预训练和微调版本,可用于商业和研究。该项目开放了详细的使用说明和评估数据,促进了大语言模型的开放研究。
Llama-2-13b-hf - Meta开源的130亿参数语言模型 适用于多种NLP任务
GithubHuggingfaceLlama 2人工智能元宇宙大语言模型开源项目模型自然语言处理
Llama-2-13b-hf是Meta开发的大规模语言模型,拥有130亿参数。该模型在2万亿tokens的公开数据上预训练,采用优化的Transformer架构。它支持对话、问答、文本生成等多种NLP任务。与Llama 1相比,Llama 2在代码、常识推理、世界知识等基准测试中表现更佳。此模型开源可用于商业和研究,为AI应用开发奠定了基础。
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